重排NumPy二维数组的列

Question

有没有办法将numpy 2D数组中列的顺序更改为新的任意顺序？例如，我有一个数组

array([[10, 20, 30, 40, 50],
       [ 6,  7,  8,  9, 10]])

而我希望将其改为，比方说

array([[10, 30, 50, 40, 20],
       [ 6,  8, 10,  9,  7]])

通过应用置换

0 -> 0
1 -> 4
2 -> 1
3 -> 3
4 -> 2

在这些列上。在新的矩阵中，因此我希望原始矩阵的第一列保持不变，第二列移动到最后一列，依此类推。

有没有numpy函数可以实现呢？我有一个相当大的矩阵，并希望得到更大的矩阵，因此如果可能的话，需要快速地就地解决此问题（置换矩阵行不通）

谢谢。

- 5xum

Answer 1

使用高级索引，可以在O(n)时间和O(n)空间内实现此操作：

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[10, 20, 30, 40, 50],
...               [ 6,  7,  8,  9, 10]])
>>> permutation = [0, 4, 1, 3, 2]
>>> idx = np.empty_like(permutation)
>>> idx[permutation] = np.arange(len(permutation))
>>> a[:, idx]  # return a rearranged copy
array([[10, 30, 50, 40, 20],
       [ 6,  8, 10,  9,  7]])
>>> a[:] = a[:, idx]  # in-place modification of a

请注意a[:, idx]返回的是副本而不是视图,参见这里。在一般情况下，由于numpy数组在内存中的步幅（strided）方式，无法实现O(1)空间复杂度解决方案。

- wim

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花式索引不会原地修改矩阵。提问者要求使用原地方法。请查看此答案: https://dev59.com/Zn_aa4cB1Zd3GeqP9_TR - episodeyang

OP要求“如有可能，就在原地操作”。但由于ndarray在内存中的步幅方式，这种情况是不可能的。 - wim

当然，也许可以指出这不会就地改变矩阵，以便于那些通过谷歌搜索到这里的人们能够清楚地理解。 - episodeyang

Answer 2

在我看来，最简单的方法是：

a = np.array([[10, 20, 30, 40, 50],
              [6,  7,  8,  9,  10]])
print(a[:, [0, 2, 4, 3, 1]])

结果是：

[[10 30 50 40 20]
 [6  8  10 9  7 ]]

- itai schwed

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就像 MATLAB 的做法一样。这种方法可能不如花式索引版本高效，但它要简单得多，更易于阅读。当您不想在与同事的评论中解释花式索引节省时间时，这是一个很好的选择。 - James Oswald

Answer 3

我有一个基于矩阵的解决方案，通过将置换矩阵作用于原始矩阵进行后乘操作。这会改变原始矩阵中元素的位置。

import numpy as np

a = np.array([[10, 20, 30, 40, 50],
       [ 6,  7,  8,  9, 10]])

# Create the permutation matrix by placing 1 at each row with the column to replace with
your_permutation = [0,4,1,3,2]

perm_mat = np.zeros((len(your_permutation), len(your_permutation)))

for idx, i in enumerate(your_permutation):
    perm_mat[idx, i] = 1

print np.dot(a, perm_mat)

- Parth Paritosh

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你好，欢迎来到SO。这个答案似乎解决了问题，但您介意编辑一下并解释一下您的代码在做什么吗？我理解它，但其他人可能不行，如果没有适当的解释，我们只是告诉他们该做什么，而不是如何做某事。 - Alerra

在一行中，这是 np.dot(a, np.eye(a.shape[1], dtype=a.dtype)[your_permutation])。对于小数组来说还可以，但处理大数据时性能会非常慢。 注意：O.P.在问题中提到“排列矩阵不行”，但很可能仍然值得在这里提供矩阵解决方案，以便其他发现此内容且不需要性能的用户受益。+1 - wim

Answer 4

如果您正在寻找任何随机排列，只需将列转置为行，对行进行排列，然后再次转置即可一行完成：

a = np.random.permutation(a.T).T

- Frank Seidl

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这行代码没有给出正确的结果。 - Darth Vader

哦，也许我误解了问题。我以为排列应该是随机生成的，但现在我看到这不是这样。这行代码确实很难产生问题中给定的特定排列。我正在编辑以澄清这一点。 - Frank Seidl

@FrankSeidl，我刚刚看到了你的评论，笑得太厉害了，不得不点赞。 "高度不可能" 确实是这样。roflmao。 - Helpful